一、HA概述
1）所谓HA（high available），即高可用（7*24小时不中断服务）。

2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA

机制：HDFS的HA和YARN的HA。 3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。 4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启 NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个nameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。

二、工作机制
配置两个namenode，通过双namenode消除单点故障。

三、HDFS-HA手动故障转移
1.工作要点
1）元数据管理方式需要改变：
内存中各自保存一份元数据；
Edits日志只有Active状态的namenode节点可以做写操作；
两个namenode都可以读取edits；
共享的edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）；
2）需要一个状态管理功能模块
实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点，每一个zkfailover负责监控自己所在namenode节点，利用zk进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生。
3）必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录。
4）隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务
2.环境准备
1）修改IP 2）修改主机名及主机名和IP地址的映射 3）关闭防火墙 4）ssh免密登录 5）安装JDK，配置环境变量等
3.规划集群
hadoop102hadoop103hadoop104NameNodeNameNode JournalNodeJournalNodeJournalNodeDataNodeDataNodeDataNodeResourceManagerNodeManagerNodeManagerNodeManager
4.配置HDFS-HA集群(以三台为例)
1）官方地址：http://hadoop.apache.org/
2）在/opt/module/目录下创建一个HA文件夹
mkdir HA
3）将/opt/module/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/module/HA目录下
[admin@hadoop102 module]$ cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/module/HA/
4）配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
5）配置core-site.xml
<configuration> <!-- 把两个NameNode）的地址组装成一个集群mycluster --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://mycluster</value> </property> <!-- 声明journalnode服务本地文件系统存储目录--> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/module/HA/hadoop-2.7.2/data/jn</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/HA/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property> </configuration>
6）配置hdfs-site.xml
<configuration> <!-- 完全分布式集群名称 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>mycluster</value> </property> <!-- 集群中NameNode节点都有哪些 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop102:8020</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop103:8020</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop102:50070</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop103:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value> </property> <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录--> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/admin/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 关闭权限检查--> <property> <name>dfs.permissions.enable</name> <value>false</value> </property> <!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式--> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> </configuration>
7）拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

5.启动HDFS-HA集群
1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format [admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
[admin@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

4）启动[nn2]：
[admin@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

5）查看web页面显示

6）在[nn1]上，启动所有datanode
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
7）将[nn1]切换为Active
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
8）查看是否Active
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

四、HDFS-HA自动故障转移

1.工作要点
上文使用了命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役NameNode已经失效，系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode，接下来看一下如何配置部署HA自动进行故障转移。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。ZooKeeper是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。
HA的自动故障转移依赖于ZooKeeper的以下功能：
1）故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
2）现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。
ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件，是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程，ZKFC负责：
1）健康监测：ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode，只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。
2）ZooKeeper会话管理：当本地NameNode是健康的，ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态，ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。
3）基于ZooKeeper的选择：如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode，然后本地NameNode转换为active状态。

2.规划集群

3.配置Zookeeper集群

0）集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
1）解压安装
（1）解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[admin@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
[admin@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir -p zkData
（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
[admin@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
2）配置zoo.cfg文件
（1）具体配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData 增加如下配置 #######################cluster########################## server.2=hadoop102:2888:3888 server.3=hadoop103:2888:3888 server.4=hadoop104:2888:3888
（2）配置参数解读
Server.A=B:C:D。 A 是一个数字，表示这个是第几号服务器； B 是这个服务器的ip地址； C 是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口； D 是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举， 选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。

3）集群操作
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
[admin@hadoop102 zkData]$ touch myid添加myid文件，注意一定要在linux里面创建
（2）编辑myid文件
[admin@hadoop102 zkData]$ vi myid
在文件中添加与server对应的编号：如2
（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
[admin@hadoop102 zkData]$ scp -r zookeeper-3.4.10/ hadoop103:/opt/module/ [admin@hadoop102 zkData]$ scp -r zookeeper-3.4.10/ hadoop104:/opt/module/
并分别修改myid文件中内容为3、4
（4）分别启动zookeeper
[admin@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [admin@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [admin@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
（5）查看状态
[admin@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[admin@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode:leader
[admin@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode:follower
4.配置HDFS-HA自动故障转移
1）具体配置
（1）在hdfs-site.xml中增加
<property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property>
（2）在core-site.xml文件中增加
<property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value> </property>注意：记得分发配置文件
2）启动
（1）关闭所有HDFS服务：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/stop-dfs.sh
（2）启动Zookeeper集群：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/zkServer.sh start
（3）初始化HA在Zookeeper中状态：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs zkfc -formatZK
（4）启动HDFS服务：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
（5）在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
说明：如果使用start-dfs.sh启动集群，不需要单独启动zkfc

3）验证:将Active NameNode进程kill
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ kill -9 namenode的进程id

五、YARN-HA配置
1.YARN-HA工作机制
1）官方文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html
2）YARN-HA工作机制

2.配置YARN-HA集群
环境准备
（1）修改IP

（2）修改主机名及主机名和IP地址的映射

（3）关闭防火墙

（4）ssh免密登录

（5）安装JDK，配置环境变量等

（6）配置Zookeeper集群
ager
2）具体配置
（1）yarn-site.xml
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!--启用resourcemanager ha--> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--声明两台resourcemanager的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>cluster-yarn1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hadoop102</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop103</value> </property> <!--指定zookeeper集群的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value> </property> <!--启用自动恢复--> <property> <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> <property> <name>yarn.resourcemanager.store.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value> </property> </configuration>
（2）同步更新其他节点的配置信息
3）启动hdfs
（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format [admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（4）启动[nn2]：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（5）启动所有datanode
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（6）将[nn1]切换为Active
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

4）启动yarn
（1）在hadoop102中执行：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
（2）在hadoop103中执行：
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态
[admin@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

六、HDFS Federation架构设计
1）NameNode架构的局限性
（1）Namespace的限制
由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到namenode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个datanode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个datanode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个datanode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。

（2）隔离问题
由于HDFS仅有一个namenode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。
（3）性能的瓶颈
由于是单个namenode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个namenode的吞吐量。

2）HDFS Federation架构设计
NameNodeNameNodeNameNode元数据元数据元数据Logmachine数据(比如电商平台数据)

3）HDFS Federation应用
不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理 .
如：图片业务、爬虫业务、日志审计业务
Hadoop生态系统中，不同的框架使用不同的namenode进行管理namespace（隔离性）.